95油价调整_九五油价降了多少
1.2000-2007年中国经济增长速度
2.九五加满是什么歌
3.未来中国石油需求预测
2000-2007年中国经济增长速度
2000-2007年
为什么要把“九五”最后一年的,划在这个经济周期里,因为,2000年是一个小转折,经过了开始亚洲金融危机。全国居民消费价格总水平比上年上涨0.4%,扭转了自1998年以来居民消费价格总水平持续下降的局面。由于积极的财政政策、启动消费市场、扩大内需的政策效果继续显现,国内需求不足的矛盾得到一定程度的缓解。受国际油价持续上涨的影响,国家相应地调整了国内原油基准价和成品油价格,带动了以石油为原料的加工产品价格回升,市场价格总水平出现反弹势头。
01-05年,“十五”期间,影响中国经济发展主要是中国外有风云变幻的国际环境,内有错综复杂的经济和社会矛盾。受美、日等国经济衰退的影响,全球经济一路下滑,国际金融市场动荡,股市低迷,汇市不稳。从2001年的“9·11”,到2003年的伊拉克战争,局部战争和地区冲突不断,再加上海啸、油价上涨、美元汇率持续走低等天灾人祸,给本已疲软的世界经济雪上加霜。中国在2001年加入WTO后,融入经济全球化的步伐加快,到2003年,中国经济结束了连续5年的反通缩,开始进入了新的经济增长期。然而,突如其来的非典疫情和当年严重的旱涝灾害,给中国经济带来了极大的冲击,市场销售增幅明显回落、旅游业受到严重打击、交通运输量明显下降、出口订单减少、农产品销售受阻等等。2003年二季度GDP增长率从一季度的9.9%掉到了6.7%。
但“十五期间”,基本来看解决三农问题,价格总水平基本稳定。国际收支基本平衡。产业结构优化升级,国际竞争力增强。
直到07年,次债的正在到来(其实06年就暴露初问题了),加上中国楼市股市的泡沫严重,迎来了08的又一个转折,但我相信这次不会出现大问题,至少中国是的。中国经济一直是向好的。
至于美国在2000-今,发生了什么。我不讨论太多。我在我的课上和我的学生们说了很多。这段时间说的太多,我就简单的说一下财政方面。美国的布什的放松购房要求的刺激购房的政策,只是一个小小的导火线。这次次债危机,也至少一个更严重问题的表现。
这个更严重的问题,指的是在过去的十几年中,美国的经济增长主要增加了富人的收入,而中产阶级相对被挤压削弱。在医疗价格持续上涨的今天,一个年收入六万美元的三四口人的家庭,如果雇主不提供医疗保险,他们就买不起一年一万二美元到一万三美元的家庭保险。这就是为什么美国有4700万的人没有医疗保险。在银行条件松懈,中产阶级的经济实力被严重挤压,无法偿付的条件下,就爆发了这次危机。只有增强中产阶级的经济实力才是解决这场危机的治本之路。说白了,赚的少花的多,能不出问题么。
源于美国目前还没拿出更宏观一点的政策,我无法评论。只能发表一下个人的意见导向。个人认为:
一、政策的改革,大幅度削减社保,增加人们的工作年限以延迟其享受养老保障。
二、增加美国的储蓄。改变人们过度消费的观念。
这才是能够解决美国根本的东西。当然这只是作为经济学家的看法。但是民众觉得不会这么认为,而现在正临美国大选,政治导向会深刻的影响到美国的政策的。
以上除了参考了 十个五年 ,其余全部个人意见。
九五加满是什么歌
是根据《西游记》改变一首歌曲。
95加满原来的意思是将95号汽油加满的意思,现在网络上这句话用来内涵油价太贵,加不起油的意思。
95加满的意思就是把95号汽油加满,是内涵油价涨的太快了的一个梗,很多人表示汽油的价格再这么涨下去,都要加不起油了。更有人编出了相应的顺口溜。
未来中国石油需求预测
目前的石油需求预测方法可以分为两类:一类是宏观预测法,是以宏观经济分析预测为基础,研究石油消费与国民生产总值、人口及石油价格等的关系,并根据石油消费与经济发展的关系及发展趋势,预测未来石油消费。这类方法包括石油消费弹性系数法、能源消费强度法和人均石油消费法等。另一类是部门分析法,就是分析每一个石油消费部门的石油消费与本部门消耗石油的机具、产品等的相互关系,如汽油消费与汽车保有量的关系、化工产品产量与石油消费量的关系等,根据这种关系预测本部门未来石油消费的增长趋势,所有部门预测值的综合就是全国未来石油消费量。
这两种预测方法各有优缺点。部门预测法的优点是充分应用了各部门对未来发展前景预测,包括未来产品的市场需求、节能和能源替代等大量技术和经济分析,以及油价和行业技术发展对各部门未来石油需求的影响。这种预测的缺点也是显而易见的,这种预测涉及各部门各环节的石油消费预测,每一个部门每一个环节预测的误差都会出现在总体预测中,预测的综合误差就是每一个部门每一个环节预测的误差的综合,因此增加了误差的概率;另一方面,这种预测也不能考虑不可预见的对石油需求的影响,特别是对长期预测可能会造成更大误差。宏观预测法是以国民经济发展为依据进行预测,是以国民经济综合数据为基础,消除了部门之间预测可能造成的误差加和,过去曾发生过的不可预见的影响,替代能源、节油技术进步和油价变化的综合影响,适合于长期趋势的预测。
本次的中国石油需求预测是建立在中国和美国石油消费对比研究的基础上的宏观预测。设现在的高油价将使中国石油需求明显下降,石油利用效率不断改善;设未来20年中国的石油消费强度沿着美国过去20年走过的道路不断改善,经济发展对石油的依赖显著地降低。在此设下,使用石油消费强度和石油消费弹性系数两种宏观预测方法,取美国1980~2000年的石油消费强度值和石油消费弹性系数作为中国2000~2020年的石油消费强度和石油消费弹性系数进行预测。
(1)根据石油消费强度法预测石油消费量。近20年来,虽然中国石油消费总量逐年增加,但单位国内生产总值的石油消耗却在逐年降低,石油利用效率有了很大提高。单位国内生产总值的石油消耗从18年的0.6吨/1000 美圆左右下降到了2000年的0.18吨/1000 美圆,在22年里下降了70%。预测随着石油利用效率的提高,中国单位国内生产总值的石油消耗也降持续降低。对照美国石油消费强度演化趋势和中国石油消费强度演化趋势发现,目前中国正处于美国1980年的石油消费强度水平,如果将美国的石油消费强度演化趋势整体向后移20年作为中国未来发展的趋势(图6.26),到2010年中国石油消费强度将降到0.12吨/1000美圆左右,预计比2000年下降33%左右;2020年中国石油消费强度将降到0.10吨/1000美圆左右,预计比2000年下降44%左右。根据中国国民经济发展目标和石油消费强度演化趋势预测,2010年中国石油需求为3.92亿吨,2020年为5.99亿吨(表6.1)。
利用石油消费弹性系数预测中使用的GDP数据来自国家权威数据,石油消费强度数据借用美国数据,数据可靠性是相当高的。但是,预测的石油消费强度目标是2020年中国的石油消费强度达到美国2000年的水平,美国目前并不是世界上石油利用效率最好的国家。目前美国的石油消费强度几乎比西欧国家平均高60%左右,更比日本高出1倍以上。如果以西欧国家作为目标,或者以日本作为目标,预测的中国未来石油需求量将大大减少。2020年中国石油消费强度下降到西欧、甚至日本2020年的水平的可能是存在的,也有可能实现。因为未来节能技术、新能源开发和替代都将更先进、有效。
图6.26 中国单位国内生产总值石油消耗预测
表6.1 中国未来石油需求预测(石油消费强度法预测)
①2005年GDP来自国家统计局,2010年GDP来自《中国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》,2020年GDP按院发展研究中心预测2010~2020年间6.50%的增长速度预测。
②GDP以2005年平均8.19汇率折算。
③来自国家统计局简报。
(2)石油消费弹性系数法预测。石油消费弹性系数是石油消费增长率与国内生产总值增长率的比值,代表国内生产总值每增长一个百分点所需的石油消费增长率。这是能源预测中最常见的方法,预测公式如下:
En=E0·(1+Tn·Gn)n
式中,En为第n年石油需求量;E0为起始年石油消费量;Tn为第n年石油消费弹性指数;Gn为第n年国内生产总值增长率。
石油消费弹性系数的变化与国民经济发展速度、产业结构、石油价格、节油技术进步和其他能源替代水平等因素有关,其中石油价格影响因素是比较重要的影响因素。一般来说,随着国民经济的发展,就业人员从第一产业向第二产业、从第二产业向第三产业转移,各产业对国民经济贡献也随之发生变化,石油消费较少的第三产业对国民经济贡献逐渐增加,石油消费弹性系数随之降低。石油价格的增长导致替代能源发展和节油技术进步,使石油消费下降,石油消费弹性系数随之降低。美国在13年第一次石油危机之前,世界石油价格较低时,石油消费占一次能源消费的47%,石油消费弹性系数在0.5~1.0 之间。13~18年石油消费出现负增长,石油消费弹性系数为负值。18年以后,美国石油消费重新增长,但石油在美国一次能源消费中的比例下降到了40%左右,石油消费弹性系数相应的下降到了0.43左右。自“九五”以来,中国石油消费弹性系数一直处在0.5~1.0之间,2000~2005年,石油消费弹性系数平均为0.71。在经历了2004年的高油价和能源短缺以后,中国加快了替代能源的开发和节油技术进步。根据前面分析,2010年以后中国石油消费增长速度将明显回落。预计2010年、2015年和2020年中国石油消费弹性指数依次为0.62,0.55和0.43,相应的石油需求量为3.70,4.36和4.亿吨(表6.2)。
表6.2 中国未来石油需求预测(弹性系数法)
弹性系数预测需要使用基础年石油消费量、国民经济增长速度石油消费弹性系数等参数,这些参数由于来源不同差距很大。本次预测用的2005年中国石油消费量3亿吨是国家统计局的官方数据,经济增长速度数据也来自国家“十一五”规划,弹性系数取自美国历史数据,这些数据基本上排除了作者的个人因素,预测结果应该更为可信。
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